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Enregistrement W4415918690 · doi:10.1097/md.0000000000045214

Effectiveness of teriflunomide in patients with relapsing multiple sclerosis who switched from other disease-modifying therapies

2025· article· en· W4415918690 sur OpenAlexaboutno aff
Regina Berkovich, Nupur Greene, Sheila R. Reddy, Eunice Chang, Marian H. Tarbox, Sam Fadaee, Cuc Quach, Yelena Pyatkevich

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeriflunomideMultiple sclerosisExpanded Disability Status ScaleFingolimodNeurologyMagnetic resonance imagingWilcoxon signed-rank test

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To examine effectiveness of teriflunomide in patients with multiple sclerosis (MS) who switched to teriflunomide from other disease-modifying therapies (DMTs). Retrospective, observational, pre-post analysis of adults with relapsing MS (RMS; relapsing-remitting MS or active secondary progressive MS [aSPMS]) with prescription for teriflunomide between September 1, 2012, and March 31, 2019, and had been treated with another disease-modifying therapy ("switched"). Data were extracted from medical-chart data from a single US neurology center in California. Index was the date of teriflunomide initiation. Data were extracted at 1-year pre-index, index, and 1- and 2-years post-index. Patients were observed until death, loss to follow-up, or study end. A subgroup of patients with aSPMS were also examined. For inferential comparisons, significance was assessed using paired T-test or Wilcoxon rank sum test, as appropriate. P < .05 was considered significant. Eighty patients with RMS formed the main analysis. At index, mean (±SD) age was 44.0 ± 14.6 years, 71.3% were female, mean duration of MS was 9.3 ± 6.4 years. Mean duration of teriflunomide use was 24.9 ± 14.2 months. Magnetic resonance imaging of lesions were "stable" or "improved" in most patients at baseline (92.5%), at 1-year (95.1%) or 2-years (97.6%). Mean annualized relapse rate decreased by 80.8%, from 0.26 at 1-year pre-teriflunomide initiation to 0.05 at 2-years post-index (P < .001). Mean Expanded Disability Status Scale (EDSS) score slightly increased from 1-year pre-index to 1-year post-index (3.84 vs 3.90, respectively; difference: -0.06 [P = .033]) but was nonsignificant from index to 2-years post-index (3.84 vs 3.94; difference: -0.06 [P = .058]). Montreal Cognitive Assessment and timed 25-foot walk test scores remained stable through follow-up. A decrease in proportion of patients with lymphopenia was recorded from index (30.0%) to 2-years post-index (1.3%). In the subset of patients with aSPMS (n = 32), mean annualized relapse rate reduced from 1-year pre-index to 2-years post-index (0.4 vs 0.03; change: -0.38 [P < .001]). EDSS, Montreal Cognitive Assessment, and timed 25-foot walk test scores remained stable in patients with aSPMS. After switching to teriflunomide, patients with RMS (relapsing-remitting MS or aSPMS) experienced a reduction in relapses and evidence for recovery from lymphopenia. Other markers of disability worsening, including EDSS, remained stable after switching to teriflunomide.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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